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扩展卡尔曼滤波对时变参数追踪性能的影响研究
文献摘要：
扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman filter,EKF)理论由线性卡尔曼滤波理论发展而来.在结构的物理参数未知的情况下,扩展卡尔曼滤波理论将结构的物理参数与其状态向量组成增广状态向量,对增广状态向量进行识别,从而得到修正的结构参数.本文引入扩展卡尔曼滤波理论,对结构参数进行识别.为了验证该方法的有效性,引入1个时变参数三自由度系统作为仿真算例,分别探讨扩展卡尔曼滤波中的各项滤波参数(模型噪声的协方差矩阵Q,测量噪声的协方差矩阵R)对结构的时变参数追踪性能的影响.结果表明,合适的滤波参数能使得算法更迅速,准确地识别出结构中的时变参数变化趋势.还通过一个悬臂梁仿真算例,证明了即使在部分测点没有测量的情况下,EKF算法也能识别出结构参数.
文献关键词：
扩展卡尔曼滤波;结构时变参数;滤波参数;参数追踪性能;悬臂梁
中图分类号：
作者姓名：
唐宏志;姜金辉
作者机构：
南京航空航天大学机械结构力学及控制国家重点实验室,南京 210016
文献出处：
引用格式：
[1]唐宏志;姜金辉-.扩展卡尔曼滤波对时变参数追踪性能的影响研究)[J].南京航空航天大学学报,2022(02):304-310
A类：
参数追踪性能,结构时变参数
B类：
扩展卡尔曼滤波,Extended,Kalman,filter,EKF,理论发展,物理参数,状态向量,向量组,增广,三自由度,滤波参数,协方差矩阵,测量噪声,参数变化,悬臂梁
AB值：
0.143443
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